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Avanzamenti nella ricerca sulla Stimolazione Magnetica Transcranica

Uno sguardo sul potenziale e sui limiti della TMS nella comprensione del funzionamento del cervello.

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Ricerca TMS: InnovazioniRicerca TMS: Innovazionie Sfidedella TMS nelle neuroscienze.Esaminando le complessità e il futuro
Indice

La Stimolazione Magnetica Transcranica (TMS) è un metodo che usa campi magnetici per stimolare le cellule nervose nel cervello. È una tecnica non invasiva, il che vuol dire che non richiede interventi chirurgici o inserimenti nel corpo. La TMS può essere usata per attivare alcune aree del cervello per studiare come funzionano. Inoltre, aiuta nel trattamento di varie condizioni psichiatriche e neurologiche. I ricercatori sono anche interessati a usare la TMS per raccogliere marcatori diagnostici per diverse patologie.

Nonostante la sua utilità, i progressi nei metodi e nelle applicazioni della TMS stanno andando lentamente. Questo è dovuto principalmente alle incertezze su quali parti del cervello vengano attivate durante la TMS e come questa stimolazione influenzi le connessioni all'interno del cervello e oltre l'area inizialmente stimolata.

Comprendere le Risposte Corticali

Un modo per analizzare i modelli di attività elettrica nel cervello dopo la TMS è esaminare i segnali discendenti che viaggiano dal cervello al midollo spinale. Quando si applica la TMS, ci sono onde di segnali elettrici chiamate onde corticospinali che possono essere rilevate nel midollo spinale. Queste onde originano da specifici tipi di neuroni nel cervello, noti come neuroni piramidali della corteccia di strato 5 (PTNs), che hanno assoni lunghi che si collegano al midollo spinale.

Ci sono due tipi principali di onde considerate in questo contesto: l'onda diretta (D-wave) e le onde indirette (I-waves). Si pensa che la D-wave rappresenti l'attivazione immediata dei PTNs dopo la TMS. Le I-waves seguono la D-wave, probabilmente derivando da una reazione a catena in cui l'attivazione iniziale influenza altri neuroni, portando a ulteriori risposte.

Studiare queste onde potrebbe aiutare gli scienziati a capire come diversi neuroni e le loro connessioni rispondano alla TMS.

Investigando le I-Waves

La ricerca attuale sulle I-waves ha combinato registrazioni dal midollo spinale con vari farmaci per esplorare i recettori coinvolti nella loro produzione. Questi esperimenti hanno portato a teorie importanti su come vengono prodotte le onde, suggerendo che derivano sia da reti di neuroni interconnessi che da proprietà intrinseche dei neuroni stessi.

Il modello di rete suggerisce che l'attivazione iniziale attraverso connessioni corticocorticali inneschi una reazione a catena tra diverse popolazioni neuronali, mentre il modello intrinseco suggerisce che i PTNs stessi mostrano un'attività ripetitiva dopo la stimolazione iniziale.

Costruire un Modello Computazionale

Per capire meglio questi meccanismi, i ricercatori hanno sviluppato modelli computazionali di queste reti neuronali che simulano come si verificano le onde corticospinali indotte dalla TMS. Un modello rappresentava diversi strati della corteccia motoria, usando rappresentazioni semplificate dei neuroni per imitare come si formano queste onde.

Utilizzando questo modello, i ricercatori possono replicare le caratteristiche delle D-waves e delle I-waves che sono state registrate da soggetti umani sottoposti a TMS. È stata prestata particolare attenzione a garantire che il modello fosse il più preciso possibile ottimizzando vari parametri, come i pesi sinaptici e i tassi di attivazione neuronale basati su dati reali provenienti da esperimenti di TMS.

Ottimizzazione dei Parametri

Nel processo di modellazione, i ricercatori hanno utilizzato una tecnica chiamata ottimizzazione del gruppo di particelle per perfezionare i parametri all'interno del modello. Questo metodo aiuta a trovare i migliori valori di parametri che portano a risultati che corrispondono ai dati sperimentali.

Attraverso più passaggi di ottimizzazione, i ricercatori sono riusciti a ottenere buoni risultati che stimano da vicino l'attività delle onde corticospinali osservate, sia con che senza la D-wave. Questo è importante perché dimostra che il modello può adattarsi a diversi tipi di risposte neuronali in base ai cambiamenti nei parametri.

Analizzare la Sensibilità

Per esplorare ulteriormente come diversi parametri influenzino la generazione delle onde corticospinali, è stata condotta un'analisi di sensibilità. Questa analisi valuta come i cambiamenti in determinati parametri influenzano le onde di output.

Durante questa procedura, i ricercatori hanno guardato specificamente all'attivazione dei PTNs e alle loro connessioni. Hanno scoperto che attivare direttamente i PTNs ha avuto un impatto significativo sulla generazione della D-wave, mentre l'influenza degli afferenti è stata cruciale per le I-waves.

Questa analisi di sensibilità ha fornito indicazioni su quali connessioni e tipi di neuroni siano più importanti per generare le diverse onde innescate dalla TMS.

Esplorare i Percorsi Preferiti

L'analisi strutturale del modello mirava a trovare caratteristiche condivise tra i fattori che influenzano la generazione delle I-waves. Valutando le posizioni e le probabilità di connessione dei diversi neuroni nel modello, i ricercatori sono riusciti a classificare le caratteristiche in base ai loro effetti sulle onde.

Hanno scoperto che i neuroni con vie altamente connesse ai PTNs hanno una maggiore influenza sulla generazione delle onde. Importante, i ritardi di conduzione-essenzialmente il tempo necessario affinché i segnali viaggino attraverso queste connessioni-sono stati identificati anche come un fattore chiave.

Comprendere le Oscillazioni Neurali

Un altro ambito di studio si concentra sul fatto se i modelli di attivazione dei PTNs somiglino a caratteristiche di oscillatori, il che significa che possono produrre picchi ripetitivi a una certa frequenza. Anche se questo potrebbe sembrare una prova di un oscillatore neurale, l'analisi ha indicato che la generazione delle I-waves è più probabilmente una funzione di effetti a livello di popolazione piuttosto che del comportamento di singoli neuroni.

Confronto con i Risultati Sperimentali

I ricercatori hanno confrontato i risultati del modello con risultati di studi sperimentali specifici, principalmente quelli che coinvolgono la microstimolazione intracorticale (ICMS). Anche se la TMS e la ICMS stimolano il cervello in modi diversi, gli studi ICMS hanno rivelato intuizioni su come è organizzata l'attività neuronale e come diversi schemi di stimolazione provocano risposte.

Ad esempio, la ICMS può generare attività che parallela le risposte osservate con la TMS. Tuttavia, le differenze in come i campi magnetici influenzano l'attivazione neuronale limitano la misura in cui la ICMS può spiegare le risposte evocate dalla TMS.

Identificare Afferenze Importanti

Il modello ha identificato che vari input esterni noti come afferenze sono cruciali per la generazione delle I-waves. Queste afferenze originano da diverse aree del cervello e si collegano principalmente a strati specifici all'interno della corteccia motoria.

Ad esempio, l'area motoria secondaria (M2) sembra influenzare significativamente la prima I-wave (I1-wave), mentre le connessioni dalla corteccia somatosensoriale primaria potrebbero contribuire alla I2-wave.

Limitazioni del Modello

Nonostante i risultati promettenti, il modello ha delle limitazioni. Le semplificazioni fatte per l'efficienza computazionale significano che alcuni dettagli biologici possono essere trascurati. Ad esempio, il modello attualmente non rappresenta completamente la complessità dei processi dendritici o le interazioni che avvengono tra diversi tipi di neuroni.

Inoltre, il modello non ha incluso alcuni strati della corteccia motoria, che potrebbero anche giocare un ruolo nella generazione delle I-waves. Questo evidenzia la necessità di ulteriore sviluppo e perfezionamento nell'approccio di modellazione.

Direzioni Futura

Andando avanti, sarebbe utile espandere il modello per includere più tipi di neuroni e strati identificati in studi recenti. Incorporare dati da più soggetti rafforzerebbe i risultati e offrirebbe intuizioni più ampie su come la TMS interagisce con le differenze individuali tra i pazienti.

Modelli più complessi che rappresentano accuratamente le strutture spaziali dei neuroni e le loro connessioni potrebbero offrire intuizioni più profonde sui meccanismi dietro l'attivazione neuronale dopo la stimolazione.

Inoltre, un focus su come la TMS interagisce con diverse forme di stimolazione, tra cui paradigmi a impulsi accoppiati o a impulsi ripetitivi, migliorerebbe la comprensione della risposta del cervello a diversi tipi di input elettrici.

Conclusione

La stimolazione magnetica transcranica è uno strumento potente per comprendere l'attività cerebrale, con il potenziale per applicazioni terapeutiche. La ricerca ha rivelato molto su come la TMS attivi le strutture corticali e produca segnali elettrici che possono essere misurati nel midollo spinale. Sviluppando modelli computazionali, analizzando la sensibilità e confrontando i risultati sperimentali, i ricercatori stanno facendo progressi nella mappatura delle connessioni intricate e dei percorsi coinvolti nelle risposte alla TMS.

Tuttavia, è necessario ulteriore lavoro per perfezionare questi modelli e comprendere le implicazioni più ampie della TMS, compresi i suoi effetti su diverse popolazioni e il potenziale per varie applicazioni nel trattamento di condizioni neurologiche e psichiatriche.

Fonte originale

Titolo: Circuits and mechanisms for TMS-induced corticospinal waves: Connecting sensitivityanalysis to the network graph

Estratto: Transcranial magnetic stimulation (TMS) is a non-invasive, FDA-cleared treatment for neuropsychiatric disorders with broad potential for new applications, but the neural circuits that are engaged during TMS are still poorly understood. Recordings of neural activity from the corticospinal tract provide a direct readout of the response of motor cortex to TMS, and therefore a new opportunity to model neural circuit dynamics. The study goal was to use epidural recordings from the cervical spine of human subjects to develop a computational model of a motor cortical macrocolumn through which the mechanisms underlying the response to TMS, including direct and indirect waves, could be investigated. An in-depth sensitivity analysis was conducted to identify important pathways, and machine learning was used to identify common circuit features among these pathways. Sensitivity analysis identified neuron types that preferentially contributed to single corticospinal waves. Single wave preference could be predicted using the average connection probability of all possible paths between the activated neuron type and L5 pyramidal tract neurons (PTNs). For these activations, the total conduction delay of the shortest path to L5 PTNs determined the latency of the corticospinal wave. Finally, there were multiple neuron type activations that could preferentially modulate a particular corticospinal wave. The results support the hypothesis that different pathways of circuit activation contribute to different corticospinal waves with participation of both excitatory and inhibitory neurons. Moreover, activation of both afferents to the motor cortex as well as specific neuron types within the motor cortex initiated different I-waves, and the results were interpreted to propose the cortical origins of afferents that may give rise to certain I-waves. The methodology provides a workflow for performing computationally tractable sensitivity analyses on complex models and relating the results to the network structure to both identify and understand mechanisms underlying the response to acute stimulation. AUTHOR SUMMARYUnderstanding circuit mechanisms underlying the response to transcranial magnetic stimulation remains a significant challenge for translational and clinical research. Computational models can reconstruct network activity in response to stimulation, but basic sensitivity analyses are insufficient to identify the fundamental circuit properties that underly an evoked response. We developed a data-driven neuronal network model of motor cortex, constrained with human recordings, that reproduced the corticospinal response to magnetic stimulation. The model supported several hypotheses, e.g., the importance of stimulating incoming fibers as well as neurons within the cortical column and the relevance of both excitatory and inhibitory neurons. Following a sensitivity analysis, we conducted a secondary structural analysis that linked the results of the sensitivity analysis to the network using machine learning. The structural analysis pointed to anatomical mechanisms that contributed to specific peaks in the response. Generally, given the anatomy and circuit of a neural region, identifying strongly connected paths in the network and the conduction delays of these paths can screen for important contributors to response peaks. This work supports and expands on hypotheses explaining the response to transcranial magnetic stimulation and adds a novel method for identifying generalizable neural circuit mechanisms.

Autori: Gene Jong Yu, F. Ranieri, V. Di Lazzaro, M. A. Sommer, A. V. Peterchev, W. M. Grill

Ultimo aggiornamento: 2024-03-11 00:00:00

Lingua: English

URL di origine: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.03.05.583549

Fonte PDF: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.03.05.583549.full.pdf

Licenza: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Modifiche: Questa sintesi è stata creata con l'assistenza di AI e potrebbe presentare delle imprecisioni. Per informazioni accurate, consultare i documenti originali collegati qui.

Si ringrazia biorxiv per l'utilizzo della sua interoperabilità ad accesso aperto.

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